Hydrological data driven modelling de mathew jimson (24 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
- Tapa dura
Librería: HPB-Red, Dallas, TX, Estados Unidos de AmericaHPB-Red
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2016-08-23, 2016
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, 2016
Serie: Earth Systems Data and Models, Libro 1 de 4. Libro 1 de 4 - Earth Systems Data and Models
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehensive experimen…tation and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2014
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehensive experimentation…and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 268 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehen…sive experimentation and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
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Hardcover. Condición: Brand New. 2015 edition. 250 pages. 9.25x6.25x0.75 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer Verlag, 2016
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Paperback. Condición: Brand New. reprint edition. 268 pages. 9.30x6.20x0.63 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2014
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Condición: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 268 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This book explores a new realm in data-based modeling with applications to hydrology. Pursuing a case study approach, it presents a rigorous evaluation of state-of-the-art input selection methods on the basis of detailed and comprehen…sive experimentation and comparative studies that employ emerging hybrid techniques for modeling and analysis. Advanced computing offers a range of new options for hydrologic modeling with the help of mathematical and data-based approaches like wavelets, neural networks, fuzzy logic, and support vector machines. Recently machine learning/artificial intelligence techniques have come to be used for time series modeling. However, though initial studies have shown this approach to be effective, there are still concerns about their accuracy and ability to make predictions on a selected input space.
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Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2016
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2014
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Editorial: Springer International Publishing Aug 2016, 2016
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Editorial: Springer International Publishing, 2016
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Covers many aspects of data based modelling issues with application to HydrologyBrings readers up to date with clear case studiesEnables engineers to appropriately identify modelling approaches and issuesDr Renji Reme…san.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Nov 2014, 2014
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Editorial: Springer International Publishing, 2014
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Editorial: Springer, 2014
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Editorial: Springer, 2016
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Editorial: Springer, 2016
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